预训练无条件扩散生成模型的 training-free 条件生成食谱

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作者丨CW不要無聊的風格 编辑丨极市平台 极市导读   文章介绍了无需额外训练的条件生成方法，这些方法利用预训练的无条件扩散模型通过调整采样策略来生成与给定条件相符的图像。文章重点讨论了几种无需训练的引导技术，并解释了如何通过调整采样过程中的条件分数来实现条件生成。这些方法旨在简化生成过程，提高效率，同时保持图像质量。 前言 既然是关于扩散模型的 training-free 条件生成方法，guidance 在圈内当然是占据了一席之地的，这主要得益于其简单的使用方式以及直观的理解形式。接下来，就请各位食客们一起来看看这期的食谱吧~！ Guidance 三巨头 说起扩散模型的 guidance 技术，最广为人知的莫过于三巨头了，它们分别是： CG(Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis) , SDG(More Control for Free! Image Synthesis with Semantic Diffusion Guidance) 和 CFG(Cl ………………………………